package com.gzist.springailab05.service;

import com.gzist.springailab05.advisor.MyLoggerAdvisor;
import com.gzist.springailab05.advisor.ReReadingAdvisor;
import com.gzist.springailab05.rag.QueryRewriter;
import com.gzist.springailab05.rag.RagCustomAdvisorFactory;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.api.Advisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.stereotype.Component;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;

import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY;
import static org.springframework.ai.chat.client.advisor.AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY;

/**
 * RAG 服务
 */
@Slf4j
@Component
public class RAGService {

    private final ChatClient chatClient;

    // 系统提示词
    private static final String SYSTEM_PROMPT = """
            你是一个专业的知识库智能助手，基于RAG(检索增强生成)技术构建。你的主要职责是:

            1. 根据用户问题，从提供的知识库中检索最相关信息
            2. 基于检索到的内容，生成准确、专业、有帮助的回答
            3. 回答时保持专业、友好且易于理解的风格

            请遵循以下原则:
            - 严格基于知识库内容回答，不编造不存在的信息
            - 如果知识库中没有相关信息，明确告知用户"根据现有资料，我无法回答这个问题"
            - 回答要结构清晰，重要信息优先展示
            - 对于复杂问题，可以分步骤或分点解答
            - 保持中立客观，不表达个人观点或情感
            """;

    @Resource
    private VectorStore vectorStore;

    @Resource
    private Advisor retrievalRerankAdvisor;

    @Resource
    private QueryRewriter queryRewriter;

    /**
     * 初始化 ChatClient
     */
    public RAGService(ChatModel dashscopeChatModel) {
        // 初始化基于内存的对话记忆
        ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();

        chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
                .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        // 开启对话记忆能力
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory),
                        // 自定义日志 Advisor，可按需开启
                        new MyLoggerAdvisor()
                        // 自定义推理增强 Advisor，可按需开启
//                       ,new ReReadingAdvisor()
                )
                .build();
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆）
     */
    public String doChat(String message, String chatId) {
        String content = chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .content();
        log.info("content: {}", content);
        return content;
    }

    /**
     * AI 基础对话（支持多轮对话记忆，SSE 流式传输）
     */
    public Flux<String> doChatByStream(String message, String chatId) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .stream()
                .content();
    }

    record LoveReport(String title, List<String> suggestions) {

    }

    /**
     * 实战结构化输出
     */
    public LoveReport doChatWithReport(String message, String chatId) {
        LoveReport loveReport = chatClient
                .prompt()
                .system(SYSTEM_PROMPT + "每次对话后都要结构化结果，标题为{用户名}的聊天报告，内容为建议列表")
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                .call()
                .entity(LoveReport.class);
        log.info("loveReport: {}", loveReport);
        return loveReport;
    }

    /**
     * 与RAG知识库进行对话
     *
     * @param message
     * @param chatId
     * @return
     */
    public Flux<String> doChatWithRag(String message, String chatId) {
        Flux<String> content = chatClient
                // 使用改写后的查询
                .prompt()
                .user(message)
                .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)
                        .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))
                // 应用自定义的 RAG 检索增强服务（文档查询器 + 上下文增强器）
                .advisors(
                        RagCustomAdvisorFactory.createRagCustomAdvisor(
                                vectorStore, ""
                        )
                )
                // 应用自定义的 RAG 检索后重排序增强服务
                .advisors(retrievalRerankAdvisor)
                .stream()
                .content();
        return content;
    }

}
